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はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

〇統計の基礎から各種の解析の実際までを具体例をもとに解説します。

調査・実験データの多変量解析入門
〜統計の基礎から各種の解析の実際まで〜


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

京都女子大学 現代社会学部 名誉教授 小波 秀雄 先生

講師紹介

■ご略歴:
東北大学理学部化学科・同研究科修了。理学博士。東北大学理学部助手・助教授、宮城工業高等専門学校教授、京都女子大学現代社会学部教授を歴任。現在名誉教授。

■ご専門および得意な分野・研究:
高分子化学、色素分子の分光学、統計学、プログラミング教育

■本テーマ関連学協会でのご活動:
日本化学会、高分子学会、情報処理学会その他で活動


日時・会場・受講料

●日時 2022年4月20日(水) 12:30-16:30
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

■はじめに
 データ解析の基本的な手段である多変量解析について、統計の基礎から各種の解析の実際までを具体例をもとに解説します。数学的な説明は必要最小限にとどめ、図を活用して直観的にわかりやすい講義になります。また、フリーの統計分析パッケージ Rについて、講師の実演によって使い方と結果の読み方を知ることができます。

■ご講演中のキーワード:
データ処理、確率分布、統計的検定、信頼区間、回帰分析、主成分分析等の分析法、統計処理パッケージR

■受講対象者:

・データ分析を担当しているが、その基本を確実にしたいと考えている方
・手持ちのデータをどのように分析したらよいか悩んでいる方
・これからデータ分析を始めたいので、統計や多変量解析の概要を掴みたい方
・データ分析のプログラミングツールの使い方について知りたい方

■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど:
・高校数学 I, II 程度の知識(一部で線形代数を使いますが、都度説明します)
・公開している拙著『統計学入門』のPDFをダウンロードしておかれると基本用語などの知識を知るのに便利です。 http://konamih.sakura.ne.jp/Stats/Text/

■本セミナーで習得できること:
・統計の基礎知識
・いろいろな多変量解析の基本原理
・統計とデータ分析に関する基礎知識
・いろいろな多変量解析の基本原理 
・統計分析ツール R を使った処理を実演で知ることができる
・ツールによる統計分析結果の読み方

セミナー内容

第1部 さまざまなデータの取り扱い
1.データの多様性と分析手法
a)変量データ,多変量データ
b)数値データ,カテゴリカルデータ
c)スペクトル,時系列データ
d)官能試験,アンケート調査

2.データを可視化する
a)変量データの可視化
b)ヒストグラム,密度プロット,箱ひげ図,Q-Qプロット
c)散布図,クラスター図,時系列データの可視化

3.データの分布を調べる
a)重要な統計量(平均,分散,標準偏差)
b)データの分布に関わる量(度数分布,パーセンタイル,四分位,メジアン,モード,箱ひげ図,外れ値)

第2部 データの統計的分析
1.標本抽出(データのランダムサンプリング)
a)ランダムサンプリングの重要性
b)サンプリングされたデータの確率分布
c)誤判断を招くさまざまなバイアス

2.代表的な確率分布
a)二項分布,ポアソン分布
b)正規分布,t分布,Χ二乗分布

3.推計統計の2つの道具
a) 幅をもって推定するー区間推定
b)得られた結果に意味はあるのか―統計的検定

4.測定誤差の取り扱い
a)誤差とエラーバー
b)バックグラウンドノイズと検出限界

5.多変量解析超入門
a)散布図で相関をしらべる
b)最小二乗法,回帰分析
c)重回帰分析
d)主成分分析
e)ロジスティック回帰分析
f)分散分析
g)判別分析
h)数量化I類
i)クラスター分析

6.データ解析のためのツール
a)データ解析ツール R
b)プログラミング言語 Python

セミナー番号:AD220453

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